丹麦研究显示，生成式AI推出两年半后尚未显著改变劳动力市场，员工收入与工作时长无明显变化。尽管AI工具提升了部分工作效率(平均节省2.8%时间)，但转化为薪资涨幅不足1%。工作内容出现新任务调整，但未减少原有职责，且多数企业将节省时间转化为其他工作量。
Sixfold平台以生成式AI直击保险行业审核效率、风险评估、成本控制、客户个性化定制四大痛点，面向保险公司、管理总代理和再保险公司提供B2B风险分析解决方案，覆盖人寿、残疾、财产与意外伤害等多险种，致力于提升承保人处理日常工作的效率，解决保险承保过程中准确性不足的问题，并增强保险公司、保险经纪人以及再保险公司的工作透明度。
近年来，生成式人工智能的快速发展，在文本和图像生成领域都取得了很大的成功。
多年来，生成式AI供应商一直向公众保证，大语言模型符合安全准则，并加强了对产生有害内容的侵害。然而，一种看似简单但非常有效的提示词策略，能够让所有主流大模型开启「无限制模式」。
进入2025年，AI的打法逻辑变了。
随着生成式人工智能技术的飞速发展，合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。
开发能在开放世界中完成多样任务的通用智能体，是AI领域的核心挑战。开放世界强调环境的动态性及任务的非预设性，智能体必须具备真正的泛化能力才能稳健应对。然而，现有评测体系多受限于任务多样化不足、任务数量有限以及环境单一等因素，难以准确衡量智能体是否真正「理解」任务，或仅是「记住」了特定解法。
近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术的突破性进展，特别是文本到图像 T2I 生成模型的快速发展，已经使 AI 系统能够根据用户输入的文本提示（prompt）生成高度逼真的图像。从早期的 DALL・E 到 Stable Diffusion、Midjourney 等模型，这一领域的技术迭代呈现出加速发展的态势。
4 月的生成式 AI 赛道，又一次用真实收入把“技术奇迹”写进了现金流。
红杉资本预计AI市场规模将远超当前约4000亿美元的云计算市场，在未来10-20年内达到难以估量的体量。初创企业需聚焦应用层，深耕垂直领域，提供端到端解决方案。AWS研究显示，全球企业正加速拥抱生成式AI，首席AI官（CAIO）职位将成为企业标配。
